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作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。

EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。

SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐，并另设口语理解对照。

Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。

EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应：同一表情同时出现在查询和库文本里时，检索会偏离语义匹配。作者要检查的是，检索是否真由语义相关性决定。